import torch
from torch import nn

# 互相关运算
def corr2d(X, K):
    h, w = K.shape
    Y = torch.zeros((X.shape[0] - h + 1, X.shape[1] - w + 1))
    for i in range(Y.shape[0]):
        for j in range(Y.shape[1]):
            Y[i, j] = (X[i: i + h, j: j + w] * K).sum()
    return Y


# 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏差来得到输出。
# 卷积层的模型参数包括了卷积核和标量偏差。
# 在训练模型的时候，通常我们先对卷积核随机初始化，然后不断迭代卷积核和偏差。
# 下面基于corr2d函数来实现一个自定义的二维卷积层。
class Conv2D(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size):
        super(Conv2D, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(kernel_size))  # 产生标准正态分布矩阵，返回一个n*n的随机项的矩阵
        self.bias = nn.Parameter(torch.randn(1))  # 把w和b设为参数

    def forward(self, x):
        return corr2d(x, self.weight) + self.bias


# 使用物体边缘检测中的输入数据X和输出数据Y来学习我们构造的核数组K。
# 我们首先构造一个卷积层，其卷积核将被初始化成随机数组。
# 接下来在每一次迭代中，我们使用平方误差来比较Y和卷积层的输出，然后计算梯度来更新权重。
# 构造一个核数组形状是(1, 2)的二维卷积层
X = torch.ones(6, 8)
X[:, 2:6] = 0
K = torch.tensor([[1.0, -1.0]])
Y = corr2d(X, K)
conv2d = Conv2D(kernel_size=(1, 2))

step = 20
lr = 0.01
for i in range(step):
    Y_hat = conv2d(X)
    l = ((Y_hat - Y) ** 2).sum()
    l.backward()

    # 梯度下降
    conv2d.weight.data -= lr * conv2d.weight.grad
    conv2d.bias.data -= lr * conv2d.bias.grad

    # 梯度清0
    conv2d.weight.grad.fill_(0)
    conv2d.bias.grad.fill_(0)
    if (i + 1) % 5 == 0:
        print('Step %d, loss %.3f' % (i + 1, l.item()))
print("weight: ", conv2d.weight.data)
print("bias: ", conv2d.bias.data)